Sparse coding model for V1 receptive fields
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- UC Davis,Cornell University
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 1 December 1997
- Auteurs
- Bruno A. Olshausen, David J. Field
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Miscellaneous image analysis
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- 28,800,000 tokens
In Simulation Methods: "The data for training were taken from ten 512 × 512 pixel images of natural surroundings"
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Citations
- 4,257
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Sparse coding with an overcomplete basis set: A strategy employed by V1?
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Sparse coding model for V1 receptive fields a été publié par UC Davis,Cornell University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant December 1997. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de miscellaneous image analysis.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'ensemble d'entraînement a duré environ 28,800,000 jetons de texte
Réponses
Sparse coding model for V1 receptive fields — questions courantes
Sparse coding model for V1 receptive fields— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Sparse coding model for V1 receptive fields— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
Sparse coding model for V1 receptive fields— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
Sparse coding model for V1 receptive fields— qui l'a créé ?
Il a été publié par UC Davis,Cornell University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
Sparse coding model for V1 receptive fields— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 1997. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
Sparse coding model for V1 receptive fields— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de miscellaneous image analysis. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.